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张掖市(肃南裕固族自治县、甘州区、临泽县、民乐县、高台县、山丹县)
衡阳市(衡阳县、蒸湘区、石鼓区、衡南县、常宁市、雁峰区、衡东县、衡山县、耒阳市、祁东县、南岳区、珠晖区)
广安市(广安区、华蓥市、前锋区、岳池县、武胜县、邻水县)
营口市(盖州市、大石桥市、老边区、鲅鱼圈区、西市区、站前区) 迪庆藏族自治州(维西傈僳族自治县、香格里拉市、德钦县)
吕梁市(离石区、文水县、石楼县、交口县、孝义市、交城县、汾阳市、兴县、方山县、临县、柳林县、岚县、中阳县)
赣州市(兴国县、赣县区、上犹县、信丰县、全南县、大余县、龙南市、崇义县、章贡区、南康区、寻乌县、瑞金市、定南县、宁都县、于都县、安远县、石城县、会昌县)
哈尔滨市(五常市、宾县、香坊区、平房区、延寿县、尚志市、松北区、木兰县、巴彦县、依兰县、阿城区、通河县、方正县、道外区、道里区、双城区、呼兰区、南岗区)
菏泽市(巨野县、鄄城县、牡丹区、郓城县、东明县、单县、成武县、曹县、定陶区) 内蒙古自治区
宿州市(埇桥区、灵璧县、萧县、砀山县、泗县)
大理白族自治州(南涧彝族自治县、巍山彝族回族自治县、剑川县、永平县、大理市、漾濞彝族自治县、宾川县、洱源县、云龙县、祥云县、鹤庆县、弥渡县)
阿拉善盟(阿拉善左旗、额济纳旗、阿拉善右旗)
武汉市(硚口区、蔡甸区、洪山区、新洲区、汉阳区、黄陂区、江汉区、青山区、汉南区、武昌区、江岸区、江夏区、东西湖区)
阜阳市(阜南县、颍东区、界首市、颍上县、临泉县、颍泉区、颍州区、太和县)
塔城地区(裕民县、沙湾市、托里县、乌苏市、塔城市、和布克赛尔蒙古自治县、额敏县)
东莞市
昭通市(大关县、水富市、镇雄县、盐津县、永善县、绥江县、昭阳区、鲁甸县、彝良县、巧家县、威信县)
广州市(黄埔区、天河区、荔湾区、花都区、白云区、番禺区、越秀区、增城区、海珠区、从化区、南沙区)
湘潭市(湘乡市、韶山市、湘潭县、雨湖区、岳塘区)
安顺市(西秀区、镇宁布依族苗族自治县、关岭布依族苗族自治县、紫云苗族布依族自治县、平坝区、普定县)
阿坝藏族羌族自治州(壤塘县、红原县、松潘县、小金县、金川县、九寨沟县、茂县、黑水县、阿坝县、马尔康市、理县、若尔盖县、汶川县)
河源市(东源县、龙川县、紫金县、源城区、和平县、连平县)
南宁市(邕宁区、西乡塘区、青秀区、隆安县、宾阳县、兴宁区、横州市、上林县、武鸣区、江南区、良庆区、马山县)
兰州市(七里河区、红古区、西固区、榆中县、永登县、城关区、安宁区、皋兰县)
秦皇岛市(卢龙县、山海关区、青龙满族自治县、昌黎县、抚宁区、北戴河区、海港区)
深圳市(宝安区、福田区、龙华区、盐田区、龙岗区、光明区、南山区、坪山区、罗湖区)
常州市(武进区、溧阳市、钟楼区、天宁区、新北区、金坛区)
池州市(贵池区、青阳县、东至县、石台县)
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云浮市(新兴县、云城区、云安区、郁南县、罗定市)
巴彦淖尔市(五原县、乌拉特前旗、临河区、磴口县、杭锦后旗、乌拉特中旗、乌拉特后旗)
汕头市(龙湖区、潮阳区、潮南区、澄海区、南澳县、濠江区、金平区)
乐山市(市中区、金口河区、马边彝族自治县、井研县、五通桥区、峨眉山市、沙湾区、夹江县、峨边彝族自治县、犍为县、沐川县) 普洱市(景东彝族自治县、西盟佤族自治县、宁洱哈尼族彝族自治县、思茅区、澜沧拉祜族自治县、镇沅彝族哈尼族拉祜族自治县、墨江哈尼族自治县、景谷傣族彝族自治县、孟连傣族拉祜族佤族自治县、江城哈尼族彝族自治县)
邯郸市(永年区、广平县、磁县、馆陶县、邱县、肥乡区、曲周县、魏县、大名县、复兴区、邯山区、丛台区、鸡泽县、临漳县、峰峰矿区、武安市、成安县、涉县)
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宣城市(泾县、郎溪县、宁国市、宣州区、广德市、旌德县、绩溪县)抚州市(临川区、乐安县、南丰县、宜黄县、金溪县、南城县、资溪县、崇仁县、黎川县、广昌县、东乡区)
绵阳市(游仙区、涪城区、北川羌族自治县、安州区、三台县、盐亭县、梓潼县、江油市、平武县) 玉树藏族自治州(囊谦县、曲麻莱县、玉树市、治多县、杂多县、称多县)
通化市(通化县、东昌区、二道江区、梅河口市、集安市、辉南县、柳河县)
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贵港市(平南县、覃塘区、桂平市、港北区、港南区)河池市(宜州区、金城江区、东兰县、凤山县、罗城仫佬族自治县、南丹县、环江毛南族自治县、都安瑶族自治县、大化瑶族自治县、天峨县、巴马瑶族自治县)
兴安盟(阿尔山市、突泉县、科尔沁右翼前旗、科尔沁右翼中旗、乌兰浩特市、扎赉特旗)
苏州市(吴江区、相城区、虎丘区、吴中区、张家港市、昆山市、姑苏区、常熟市、太仓市)
眉山市(仁寿县、彭山区、青神县、东坡区、洪雅县、丹棱县)
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呼和浩特市(和林格尔县、土默特左旗、托克托县、武川县、新城区、回民区、玉泉区、赛罕区、清水河县)
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文山壮族苗族自治州(广南县、马关县、西畴县、砚山县、文山市、富宁县、麻栗坡县、丘北县)
其核心产品包括FastData企业级数据智能解决方案和FastAGI企业级人工智能解决方案,前者利用自有的AI-Ready的FastDataFoil数据融合平台,帮助企业治理多模态数据、构建高质量知识库;后者基于Deepexi企业级大模型平台,为各行业企业提供多场景的Agentic人工智能应用。
根据弗若斯特沙利文的资料,以2024年的收入计,滴普科技在中国企业级大模型人工智能应用解决方案市场中排名第一位,且其自有大模型是业界首个完成深度合成算法及生成式人工智能服务双重监管备案的通用企业运营决策大模型,这确立了其在行业内的领先地位。
在财务方面,滴普科技呈现出收入高速增长但仍亏损的态势。2022年至2024年,公司收入分别为人民币1.01亿元、1.29亿元、2.43亿元,2022年至2024年的复合年增长率(CAGR)为55.5%。然而,同期公司的亏损净额分别为人民币6.55亿元、5.03亿元、12.55亿元。
剔除股份支付开支、附有优先权的股份公允价值变动及开支的影响后,非香港财务报告准则的经调整亏损净额在2022年、2023年分别为人民币2.24亿元、1.89亿元。
公司在过往记录期间录得流动负债净额及负债净额,截至2022年、2023年及2024年12月31日,流动负债净额分别为人民币20.39亿元、24.49亿元、36.87亿元,负债净额分别为人民币20.14亿元、24.24亿元、36.76亿元。
从投资价值角度分析,滴普科技所处的中国企业级大模型人工智能应用解决方案市场发展前景广阔。按收入计,该市场规模预计将从2024年的人民币58亿元增长至2029年的人民币527亿元,2024年至2029年的CAGR为55.5%。
滴普科技凭借其技术优势和市场地位,有望在行业增长中受益。此次募集资金若能有效投入研发、市场拓展和潜在投资并购,将进一步增强公司的核心技术能力和市场竞争力。例如,公司计划提升未来五年的研发能力,这有助于其保持技术领先,不断推出符合市场需求的新产品和解决方案。
但该公司IPO也存在潜在风险。从财务角度看,持续的亏损和高额的负债净额可能会影响公司的财务稳定性,若未来不能实现盈利,可能会对投资者信心造成打击。在市场竞争方面,虽然滴普科技目前处于领先地位,但行业竞争日益激烈,竞争对手可能拥有更雄厚的财务、技术或营销资源。
如一些大型互联网巨头也在涉足该领域,他们可能凭借自身优势更快地响应市场变化,推出更具竞争力的产品和服务,这对滴普科技的市场份额构成威胁。从技术研发角度,人工智能行业技术更新换代快,若滴普科技不能持续投入研发并跟上技术发展步伐,其技术优势可能很快被超越。
综合来看,滴普科技在港股市场的前景取决于其能否有效利用此次IPO募集的资金,实现技术创新和市场拓展,同时改善财务状况。投资者需要充分考虑公司的优势与面临的挑战,谨慎做出投资决策。